兩業協同集聚對城市制造業全要素生產率的影響
——基于稟賦差異視角

邢 會，谷江寧，張金慧

（河北工業大學 經濟管理學院，天津 300401）

一、引 言

黨的十九大報告做出我國經濟已由高速增長轉向高質量發展的重大判斷，制造業高質量發展是經濟高質量發展的重要內容，是經濟高質量發展的題中之義。《中國制造2025》和黨的十九大報告都提出，要推動中國從制造大國向制造強國轉變，各部委、省市也紛紛響應并積極出臺推動制造業高質量發展的相關文件。實現制造業高質量發展的關鍵在于全要素生產率（Total Factor Productivity，TFP）問題的解決，生產性服務業與制造業之間的融合發展被視為制造業效率提升的有效路徑［1］。2014年，國務院發布《關于加快發展生產性服務業促進產業結構調整升級的指導意見》（下文簡稱《意見》）明確提出，要因地制宜引導生產性服務業向制造業集中區域聚集。從現實來看，一些制造業發達地區大力支持生產性服務業集聚區建設，如江蘇省截至2020 年8 月共認定107 家省級生產性服務業集聚示范區，成為引領和支撐制造業高質量發展的重要增長極。事實上，經濟發達的國家或地區均實現了從制造業“單輪驅動”向生產性服務業與制造業“雙輪驅動”發展模式的轉變。可以說，生產性服務業與制造業協同集聚（下文簡稱兩業協同集聚）是中國提高制造業TFP的重要引擎。

已有研究發現，兩業協同集聚有利于激勵企業提高創新水平、降低資源錯配、促進產業結構優化升級和提升制造業效率，但由于集聚存在適當規模區間，兩業協同集聚對制造業TFP存在的非線性影響或抑制效應也不容忽視［2-5］。與此同時，由于當前中國區域發展的非均衡性，各城市稟賦結構不盡相同，從而使兩業協同集聚的作用也存在較大差別，即兩業協同集聚所帶來的制造業TFP變化受制于城市稟賦結構差異。

鑒于此，本文將使用中國2009—2019年273個城市面板數據，從理論和實證兩個方面論述兩業協同集聚對制造業TFP的影響及作用機制，并把城市要素稟賦結構、資源稟賦和制度稟賦差異納入分析框架，探究兩業協同集聚對城市制造業TFP產生的差異化影響。

二、文獻綜述

隨著制造業發展瓶頸不斷趨緊，學者們對于制造業全要素生產率遲滯問題的關注逐漸增強，李媛恒等利用索洛殘差法和DEA-Malmquist 指數法測算中國制造業全要素生產率，發現自金融危機后中國制造業全要素生產率開始下降［6］。為此，學者們分別從國際貿易、數字技術、產業政策等方面對制造業全要素生產率的影響因素展開諸多深入探討［7-9］。宣燁和余泳澤研究發現，生產性服務業空間集聚顯著提升了制造業企業TFP［10］。王嵐同樣認為，中國絕大多數制造業行業已跨越“服務化陷阱”，進一步加大與服務業的融合力度有利于提升中國制造業TFP［11］。不難發現，以往研究雖然已經關注了生產性服務業在制造業TFP中的重要作用，但是以產業協同集聚為切入點的研究較少。

Ellison and Glaeser 首次將產業協同集聚定義為相關聯產業在地理上的集中定位［12］。產業協同集聚源于馬歇爾外部性、知識溢出與產業間的供需關系，是專業化和多樣化的統一體［13-14］。從現有文獻來看，關于兩業協同集聚對制造業的影響，如同硬幣的兩面，通常具有正負雙重效應。

一方面，兩業協同集聚對制造業具有規模經濟效應，即兩業協同集聚能夠通過共享、匹配和學習等途徑有效節約制造業的生產成本、提高技術創新水平，從而帶來各種正外部性。劉葉和劉伯凡發現，兩業協同集聚擴展了制造業生產邊界，進而提升城市群范圍內的制造業全要素生產率［15］；白東北和張營營研究發現，產業協同集聚會通過降低企業邊際成本和促進企業研發創新的方式提高制造業企業出口國內附加值［16］；Scott和Mattoon認為，在相關產業間保持有益的協同集聚將進一步促進經濟績效的提高［17］。

另一方面，兩業協同集聚也會帶來擁擠效應。協同集聚根據地區要素配置情況對結構調整和經濟發展動力產生影響，一旦超過集聚的最優臨界值后，會加劇資源錯配，造成環境污染、企業成本升高等問題，對制造業TFP形成抑制效應。近年來，協同集聚的負外部性逐漸得到學者們的關注。Li 等認為，在資源錯配較高的地區，盲目推廣產業協同集聚會造成擁擠效應，從而導致污染疊加［18］；陸鳳芝和楊浩昌認為，在協同集聚初期，生產性服務業與制造業存在空間上的錯配，抑制了企業的科技創新，同時也加劇了環境污染［19］；黃繁華和郭衛軍認為，本地的生產性服務業與制造業協同集聚程度增強對鄰近城市的資源要素具有虹吸效應，從而降低該區域企業的要素成本，提高區域內的創新水平［20］。

然而，以往研究仍存在以下不足：①主要集中在單一產業集聚與制造業TFP的關系，缺乏兩業協同集聚對制造業TFP作用效果的經驗證據；②忽視了城市的稟賦差異性，在不同稟賦下產業集聚效應存在一定差別，通過區分城市稟賦的異質性問題，能夠得到更加穩健的結論。

本文的邊際貢獻在于：①探究兩業協同集聚與制造業TFP提升的適度區間，協同集聚規模過小或規模過度都不利于制造業TFP的提升，兩者之間可能具有非線性關系；②將稟賦差異納入本文的分析框架，從要素稟賦結構、自然稟賦和制度稟賦三方面實證檢驗兩業協同集聚對城市制造業TFP 影響的差異性，豐富了現有研究視角。

三、理論分析與研究假設

（一）兩業協同集聚對制造業全要素生產率的影響

在產業集群的不同階段，經濟活動的空間集中往往具有不同的集聚效應［21］。當兩業協同集聚規模較小時，即處于初步集聚階段，此時生產性服務業結構以租賃、交通、倉儲等低端服務業為主，協同集聚帶來的規模經濟效應和技術外溢效應并不明顯。生產性服務業的發展在空間上對制造業形成擠出效應，在追逐投資回報率的前提下，大量勞動力、資本會從制造業轉向生產性服務業，限制了制造業的規模擴張和效率提升，從而不利于制造業TFP的提升。

隨著協同集聚水平的不斷提升，生產性服務業結構從低端向高端優化，與本地制造業協調發展的水平不斷提高。生產性服務業憑借其高科技、高附加值屬性，在與制造業協同分工的過程中為其提供高效、細化的生產性服務，滿足制造業多樣化需求［22］，有效降低了制造業的生產與交易成本，同時促進專業化知識系統地從生產性服務業向制造業轉移，形成了知識積累和集體學習效應，使制造業企業在“干中學”和“用中學”中不斷提高研發和創新效率，促進制造業TFP的提升，由此提出假設1。

H1：兩業協同集聚對城市制造業TFP 的影響并不是簡單的促進或抑制關系，而是具有非線性關系，即兩業初步集聚階段，對制造業TFP 會產生抑制作用，隨著協同集聚水平的不斷提高，會顯著促進制造業TFP的提升。

（二）基于稟賦的差異性分析

新結構經濟學特別強調稟賦結構的作用與差異，一個經濟體的最優發展路徑依賴于該地區的要素稟賦結構［23］。由于要素稟賦結構差異的存在，最優產業結構也各不相同［24］。

在不同要素稟賦結構的地區，兩業協同集聚水平具有很大的差異，對制造業效率也會產生差異化集聚效果。從動態看，一個經濟體的要素稟賦結構會沿著勞動—資本—技術的路徑升級。在勞動力要素豐富、資本相對稀缺的地區，主要以勞動密集型產業為主，發展交通運輸及倉儲等低端生產性服務業能夠與本地區的制造業結構相匹配，并促進制造業TFP的提升。隨著要素稟賦的升級，資本要素相對豐富，產業結構逐步向資本密集型產業升級，此時制造業更依賴金融業等生產性服務業的支持。隨著要素稟賦的進一步提升，技術成為更具比較優勢的要素，產業結構以技術密集型產業為主，科研、信息等高知識含量的生產性服務業為高端制造業TFP的提升提供了很好的支撐作用。因此，遵循地區經濟發展階段與稟賦結構來選擇產業發展路徑，是促進制造業TFP提升和經濟高質量發展的最好辦法。

王勇和湯學敏的研究強調了自然稟賦和制度稟賦在產業變遷中的重要性［25］。根據自然稟賦可以將城市分為資源型城市和非資源型城市，資源型城市在發展的初期往往側重發展當地資源產業，產業的單一性容易引發城市產業結構的失調，也會制約產業效率的提升，因此資源型城市在制造業轉型升級中更需要生產性服務業的引入來打破原有的路徑鎖定。行政級別、法律法規等正式制度是制度稟賦的重要內容，發揮兩業協同的集聚效應需要發揮有為政府作用。據此，本文推斷要素稟賦結構、自然稟賦和制度稟賦存在差異性的地區，兩業協同集聚對制造業TFP將產生不同的影響作用，由此提出假設2。

H2a：兩業協同集聚對制造業TFP 的提升關鍵在于能否與本地要素稟賦結構相匹配，在不同的要素稟賦結構的地區，兩業協同集聚對城市制造業TFP具有差異化的增長效應；

H2b：考慮自然稟賦的差異，資源型城市和非資源型城市兩業協同集聚對制造業TFP 的增長效應有所不同；

H2c：考慮制度稟賦的差異，相關制度支持和城市行政級別會影響兩業協同集聚效應的發揮。

四、研究設計

（一）模型設定

為考察兩業協同集聚對城市制造業TFP 的影響，構建本文的回歸模型如下：

其中：Manuit代表城市i年份t的制造業 TFP 水平；rit代表城市協同集聚水平；xit代表影響制造業TFP的其他控制變量。

前文分析發現，兩業協同集聚對制造業TFP的影響呈現非線性關系，因此，為了能夠更準確地反映兩者關系，本文在式（1）的基礎上引入兩業協同集聚的二次項，據此把計量模型形式設置如下：

（二）數據說明

1.被解釋變量：城市制造業全要素生產率（Manu）

制造業全要素生產率是對資本、勞動等生產要素產出效率的綜合體現，是制造業高質量發展的核心動力。

DEA-Malmquist 指數法更能體現制造業TFP的動態變化。本文利用DEA-Malmquist指數方法，選取制造業投入和產出指標對制造業效率進行測算。在投入指標方面，選取勞動和資本兩項指標，勞動投入用制造業從業人員數來表示，資本投入利用制造業流動資本與固定資本之和表示；在產出指標方面，采用制造業利潤總額與增值稅之和進行衡量。

DEA模型要求投入和產出數據均為正數，而有些城市制造業利潤總額與增值稅之和存在負值情況，為解決這一問題，本文借鑒張濤等的做法，對所有的制造業產出變量加上一個合適正數，從而使所有年份的城市制造業產出值均為正數［26］。這一做法避免了將數值歸一化和標準化等方法帶來的數據巨大改變，保證了DEA-Malmquist法測算效率的準確性。

由于利用DEA-Malmquist指數法測算出的制造業TFP是兩個時期的相對數值，因此，設定2009年制造業TFP 值為1，用下一年TFP 變動值與本年TFP 數值的乘積分別表示2009—2019 年各年相對應的全要素生產率數值，并取對數。

2.解釋變量：產業協同集聚指數（r）

本文通過計算區位熵來構建產業協同集聚指數（ri）［27］，具體公式如下：

其中：m為制造業；LQim代表制造業的區位熵集聚指數；s為生產性服務業（1）；LQis代表生產性服務業的區位熵集聚指數。在實際處理中，對兩業協同集聚指數取對數。

3.控制變量

借鑒已有文獻，本文設定如下控制變量：①城市發展水平（PGDP），采用各地區實際人均GDP 的對數來衡量；②人力資本（HC），采用普通本專科在校學生數占總人口比重的對數來衡量；③信息化程度（INF），鑒于數據所限，以互聯網寬帶接入用戶數予以代理，并取對數；④基礎設施建設（TD），以各地區的人均年末實有城市道路面積予以代理，并取對數；⑤產業結構（IS），以第二產業與第三產業的比重予以代理，并取對數。本文所采用的貨幣數據均以2009 年為基期進行平減處理，以消除通貨膨脹的影響。

本文運用2009—2019 年中國273 個地級市的面板數據來考察兩業協同集聚對城市制造業TFP的影響機制，使用的數據來自《中國城市統計年鑒》，樣本主要為市轄區范圍，若樣本缺失則使用全市范圍數據替代，其他無法獲得的樣本采用線性插值法進行補充。

各變量描述性統計見表1所列。

表1 變量描述性統計

五、實證研究

（一）基準回歸結果

本文主要運用普通最小二乘估計（OLS）、隨機效應（RE）和固定效應（FE）這三種方法進行實證檢驗。表2 分別報告了OLS、RE 和FE 估計的結果。根據豪斯曼檢驗結果，固定效應模型優于混合回歸模型和隨機效應模型，因此，本文主要以固定效應模型的估計結果對兩業協同集聚與城市制造業TFP的非線性關系進行解釋。

根據表2 第（6）列的回歸結果，兩業協同集聚的一次項、二次項系數方向依次為負和正，表明兩業協同集聚對城市制造業TFP 呈顯著“U”型影響，拐點值為1.80，由此H1 得到證實。結合描述性統計結果來看，多數城市兩業協同集聚水平低于1.80，即位于拐點的左側，說明兩業協同集聚會抑制制造業TFP的提升，因為在城鎮化和工業化初期或中期，無論是制造業還是生產性服務業，其數量和質量都較低，協同集聚帶來的規模經濟效應并不明顯，追求大而全的產業結構反而會加劇資源的匱乏程度，不利于城市制造業TFP的提升。當兩業協同集聚水平超過拐點值1.80時，其對制造業TFP存在顯著的提升效應。此時，兩業協同集聚度相對較高，城鎮化和工業化也處于快速擴張階段，制造業的產能擴張引致了巨大的生產性服務需求。兩業協同集聚能夠充分發揮規模效應、投入產出關聯效應和知識溢出效應，提供高效、多樣的生產性服務，滿足制造業高速發展的要求。

表2 基準回歸結果

（二）穩健性檢驗

為了提高估計結果的可靠性，本文通過替換解釋變量、滯后全要素生產率、截尾處理三種方法進行穩健性檢驗。①替換解釋變量。本文借鑒江曼琦和席強敏的做法，將房地產業也納入生產性服務業的范疇［28］，重新測度生產性服務業集聚和兩業協同集聚水平。②滯后全要素生產率。劉建民等認為，全要素生產率是一個動態變量，上一期全要素生產率可能會對下一期產生影響［29］。因此，本文將滯后一期的全要素生產率作為被解釋變量再次進行實證分析。③截尾處理。為排除潛在極端值的影響，對制造業TFP 在1%水平上進行雙邊截尾處理，并利用固定效應模型重新估計。由表3檢驗結果可知，本文的估計結果具備穩健性。

表3 穩健性檢驗

（三）要素稟賦結構的異質性結果

考慮兩業協同集聚與制造業TFP 關系受到地區要素稟賦結構差異的影響，本文引入勞動、資本和技術三要素，將要素稟賦結構分解成資本—勞動要素稟賦結構和技術—勞動要素稟賦結構。資本—勞動要素稟賦結構用資本勞動比（K/L）表示，即采用資本存量與勞動力數量的比值來加以衡量［30］；技術—勞動要素稟賦結構用技術勞動比（T/L）表示，即采用各城市專利申請量與勞動力數量的比值來加以衡量。本文利用2019年城市資本勞動比和技術勞動比的均值作為分組依據，將273個城市區分為低資本—勞動要素稟賦結構組、高資本—勞動要素稟賦結構組、低技術—勞動要素稟賦結構組、高技術—勞動要素稟賦結構組。表4 列示了區分要素稟賦結構的估計結果，從結果上看，主要變量估計系數的符號和顯著性均沒有發生太大的變化，兩業協同集聚與制造業TFP 之間的非線性關系在不同的要素稟賦結構組均成立。

表4 要素稟賦檢驗

從城市資本—勞動要素稟賦分組來看，低資本—勞動要素稟賦結構組拐點對應的兩業協同集聚水平小于全樣本拐點所對應的兩業協同集聚水平，而高資本—勞動要素稟賦結構組則相反。這表明相比資本要素，勞動要素越豐富，兩業協同集聚越容易發揮對制造業TFP 的提升作用。從城市技術—勞動要素稟賦分組來看，低技術—勞動要素稟賦結構組的拐點大于全樣本所對應的拐點，而高技術—勞動要素稟賦結構組的拐點小于全樣本所對應的拐點。這表明相比勞動要素，技術要素越豐富，兩業協同集聚越容易發揮對制造業TFP 的提升作用，H2a得到驗證。

形成這種結論的原因可能是：勞動要素仍是中國制造業發展過程中最為重要的一個比較優勢來源［31］，但要素的生產效率決定了經濟績效，對制造業而言，技術要素是形成競爭新優勢的關鍵，增加人力資本要素的投入更有助于提高協同集聚所帶來的外部性收益，從而帶來制造業生產效率的提升。

（四）自然稟賦的異質性結果

兩業協同集聚對城市制造業TFP 的影響還存在自然稟賦差異。本文按照自然資源稟賦的差異將樣本分為資源型城市和非資源型城市，分析兩業協同集聚對制造業TFP 的自然資源稟賦異質性影響，結果見表5 所列。從表5 第（1）和第（2）列可以看出，兩業協同集聚一次項、二次項的系數分別為負、正，兩業協同集聚對資源型城市和非資源型城市的制造業效率均為“U”型影響，但從拐點來看，資源型城市的拐點小于非資源型城市的拐點，表明資源型城市依靠當地資源發展起來的制造業具有較大的轉型空間，生產性服務業與制造業的融合程度越高，越容易跨過拐點，發揮其對制造業TFP 的增長效應，從而驗證了H2b。對比現有文獻，楊桐彬和朱英明認為，產業協同集聚促進了資源型城市可持續發展［32］；裴耀琳和郭淑芬研究發現，相比于非資源型城市，生產性服務業集聚更有利于資源稟賦水平較高的資源型城市的產業結構調整［33］。這在一定程度上說明了在自然資源稟賦約束下，發展生產性服務業對提高資源開發利用率、緩解資源型產業技術進步遲滯、促進資源型城市轉換經濟增長動能的意義重大。

（五）制度稟賦的異質性結果

2014 年，《意見》的發布為兩業協同集聚提供了制度支持。那么，2014 年后兩業協同集聚對制造業TFP 的提升作用是否更加明顯？為了檢驗這種制度稟賦的異質性，本文嘗試以2014 年作為分界點并進行回歸，具體見表5所列。從表5第（3）和第（4）列可以看出，2009—2014 年、2015—2019 年兩業協同集聚與制造業TFP 之間均為“U”型關系，拐點分別為1.84和1.14。這意味著《意見》頒發后，兩業協同集聚對制造業TFP 的影響由負轉正的拐點提前。在相關制度的激勵下，兩業協同集聚對制造業TFP 的提升作用在短期內進一步被強化。郭淑芬等研究同樣發現，《意見》頒發后，兩業協同集聚的提升能對產業結構合理化和高級化產生正向作用［34］，這進一步說明了在促進兩業融合發展進程中，發揮有為政府作用的重要性。

一個城市的制度稟賦還表現在自身的行政級別上，行政等級越高，對資源的調配能力和立法權限也就越大。本文為了進一步研究兩業協同集聚是否因城市行政級別不同對制造業TFP 的影響存在差異，將樣本按城市行政級別分為高行政等級城市和低行政等級城市，其中高行政等級城市包括省會城市、副省級城市和其他較大的市。從表5 第（5）和第（6）列可以看出，在低行政等級城市，兩業協同集聚與制造業TFP 之間呈顯著的“U”型關系，而在高行政等級城市，兩者的關系并不顯著，由此驗證了H2c。原因可能是，在高行政等級城市，政府干預和行政行為更濃烈，這會使資源偏離市場競爭的配置結果，最終帶來制造業企業的效率扭曲，從而抵消由于集聚效應帶來的外部性影響［35］。

表5 自然稟賦和制度稟賦檢驗

六、結論與啟示

本文利用中國2009—2019 年273 個城市面板數據，分析并檢驗了生產性服務業與制造業協同集聚影響城市制造業全要素生產率的非線性關系，同時從城市要素稟賦結構、資源稟賦和制度稟賦差異出發，區分兩業協同集聚的差異化影響。研究發現：

（1）兩業協同集聚對城市制造業TFP 具有“U”型非線性影響。當兩業協同集聚水平低于1.80 的拐點值時，會抑制制造業TFP 的提升；當協同集聚水平超過拐點值1.80后，對制造業TFP表現出提升效應，多數城市兩業協同集聚水平位于拐點的左側。

（2）兩業協同集聚對城市制造業TFP的影響因要素稟賦結構、自然稟賦和制度稟賦的不同而存在差異性。資本—勞動要素稟賦結構城市和技術—勞動要素稟賦結構城市兩業協同集聚對城市制造業TFP 均具有“U”型非線性影響，其中低資本—勞動要素稟賦結構城市和高技術—勞動要素稟賦結構城市更容易跨過拐點，發揮兩業協同集聚對城市制造業TFP的提升作用。

（3）考慮自然稟賦的差異，兩業協同集聚對資源型城市和非資源型城市的制造業TFP 均為“U”型影響，資源型城市更容易跨過拐點，發揮對城市制造業TFP的增長效應。

（4）考慮制度稟賦的差異，在政策層面，《意見》頒發后，兩業協同集聚對制造業效率的提升作用進一步被強化。在城市級別層面，低行政等級城市兩業協同集聚與制造業TFP 之間呈顯著的“U”型關系，高行政等級城市則不顯著。

基于上述結論，本文得出如下啟示：

（1）鑒于兩業協同集聚與制造業全要素生產率之間存在非線性影響，兩業協同集聚對制造業全要素生產率的提升作用存在臨界拐點，故應注重利用兩業協同集聚驅動制造業全要素生產率提升的潛力，確保兩業協同集聚保持在合理區間，充分釋放兩業協同集聚帶來的正外部效應。

（2）根據要素稟賦結構，加快兩業協同集聚的步伐。制造業的發展必須始終立足于本地的要素稟賦結構，各地區在形成緊密的產業分工的同時，也要持續優化要素稟賦結構，進一步提高資本勞動比，加大資本投入和人才引進，在量的積累上實現要素稟賦的升級，為制造業高質量發展創造新的動能。

（3）關注自然稟賦對兩業協同集聚的制造業全要素生產率提升效應的影響。在資源型城市，要積極擴大生產性服務業集聚規模，延伸產業鏈，培育非資源型產業和新型行業的發展，通過產業結構調整逐漸使當地制造業擺脫對自有資源的過度依賴，促進制造業轉型升級。

（4）發揮有為政府作用，因地制宜制定相關產業發展戰略，同時努力營造良好的制度環境，避免過多的行政干預，進而在有效制度稟賦的保護下實現制造業全要素生產率提升。

注 釋：

（1）生產性服務業包括“交通運輸、倉儲和郵政服務業”“信息傳輸、計算機服務和軟件業”“金融業”“租賃和商業服務業”“科研、技術服務和地質勘查業”五大行業。